添加状态分类和液面分割

angle_base_obb/anger_caculate.py

@@ -0,0 +1,74 @@
+from ultralytics import YOLO
+import cv2
+import numpy as np
+import os
+
+# 1. 加载模型
+model = YOLO(r'/home/hx/yolo/ultralytics_yolo11-main/runs/train/exp_obb/weights/best.pt')
+
+# 2. 读取图像
+img_path = r"/output_masks/3.png"
+img = cv2.imread(img_path)
+
+# ✅ 检查图像是否加载成功
+if img is None:
+    print(f"❌ 错误：无法读取图像！请检查路径：{img_path}")
+    print("💡 提示：可能是文件不存在、路径错误或图像损坏")
+    exit(1)
+
+# 3. 预测（使用 OBB 模式！）
+results = model(
+    img,
+    save=False,
+    imgsz=1280,      # 必须和训练时一致
+    conf=0.25,
+    mode='obb'       # 启用旋转框模式
+)
+
+# 4. 获取结果并绘制
+result = results[0]
+annotated_img = result.plot()  # 自动绘制旋转框
+
+# ✅ 5. 保存推理结果图像
+output_dir = "./inference_results"
+os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
+filename = os.path.basename(img_path)
+save_path = os.path.join(output_dir, "detected_" + filename)
+cv2.imwrite(save_path, annotated_img)
+print(f"✅ 推理结果已保存至: {save_path}")
+
+# ✅ 6. 提取旋转框信息并计算夹角（修正版）
+boxes = result.obb
+if boxes is None or len(boxes) == 0:
+    print("❌ No objects detected.")
+else:
+    print(f"✅ Detected {len(boxes)} object(s):")
+    angles = []  # 存储每个框的旋转角度（角度制）
+
+    for i, box in enumerate(boxes):
+        cls = int(box.cls.cpu().numpy()[0])
+        conf = box.conf.cpu().numpy()[0]
+
+        # ✅ 正确方式：使用 .xywhr 获取旋转角度（新版本 API）
+        xywhr = box.xywhr.cpu().numpy()[0]  # [x_center, y_center, width, height, rotation]
+        angle_rad = xywhr[4]  # 第5个值是旋转角度（弧度）
+        angle_deg = np.degrees(angle_rad)  # 转为角度
+
+        angles.append(angle_deg)
+        print(f"  Box {i+1}: Class: {cls}, Confidence: {conf:.3f}, Angle: {angle_deg:.2f}°")
+
+    # ✅ 计算任意两个框之间的最小夹角差
+    if len(angles) >= 2:
+        print("\n🔍 计算旋转框之间的夹角差：")
+        for i in range(len(angles)):
+            for j in range(i + 1, len(angles)):
+                diff = abs(angles[i] - angles[j])
+                min_angle_diff = min(diff, 180 - diff)  # 取最小夹角（0~180°内）
+                print(f"  Box {i+1} 与 Box {j+1} 的最小夹角差: {min_angle_diff:.2f}°")
+    else:
+        print("⚠️  检测到少于两个目标，无法计算夹角。")
+
+# ✅ 7. 显示图像
+cv2.imshow("YOLO OBB Prediction", annotated_img)
+cv2.waitKey(0)
+cv2.destroyAllWindows()

angle_base_obb/test.py

@@ -2,10 +2,10 @@ from ultralytics import YOLO
 import cv2
 
 # 1. 加载模型
-model = YOLO(r'/home/hx/yolo/ultralytics_yolo11-main/runs/train/exp_obb2/weights/best.pt')
+model = YOLO(r'/home/hx/yolo/ultralytics_yolo11-main/runs/train/exp_obb/weights/best.pt')
 
 # 2. 读取图像
-img_path = r"/home/hx/桌面/image/images/test/1.jpg"
+img_path = r"/home/hx/yolo/test_image/2.png"
 img = cv2.imread(img_path)
 
 # ✅ 检查图像是否加载成功